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媒体文件隐写数据检测
performing-steganography-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
69
本指南提供了一个多步骤的工作流,用于检测和提取嵌入图像、音频和视频文件中的隐写数据。它涵盖了初始元数据分析、运行先进的隐写分析工具(如zsteg、binwalk、stegoveritas),以及执行低级分析(如LSB分析),以揭示数字取证和网络安全调查中使用的隐蔽通信信道。
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使用Plaso进行取证时间线重建
performing-timeline-reconstruction-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
286
本指南展示了如何使用Plaso(log2timeline)构建全面的数字取证超级时间线。它详细介绍了完整的操作流程,包括处理磁盘镜像和各种日志(MFT、注册表、浏览器历史),生成标准的CSV和JSONL导出文件,并在Timesketch等工具中进行可视化分析,从而实现深入的调查取证。
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Windows数字取证工件分析
performing-windows-artifact-analysis-with-eric-zimmerman-tools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
97
本指南基于Eric Zimmerman的EZ Tools套件,提供全面的Windows数字取证分析方法。可对系统关键工件进行深度解析,包括MFT、注册表、Prefetch文件和事件日志等。是进行系统取证调查和网络安全事件响应的必备工具。
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使用PhotoRec恢复已删除文件
recovering-deleted-files-with-photorec
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
296
本指南详细介绍了如何使用PhotoRec等工具,从损坏的磁盘映像或存储介质中,通过文件签名(File Carving)技术恢复已删除或丢失的文件。适用场景包括数字取证调查和数据恢复工作,流程覆盖了操作环境准备、执行恢复、以及文件有效性校验等全周期步骤。
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Splunk ES安全告警分类与处置
triaging-security-alerts-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
该技能指导安全运营中心(SOC)一级分析师使用Splunk ES,系统性地处理和调查安全告警。流程涵盖了告警优先级排序、关联证据(如日志、网络流量)和威胁情报查询,最终用于做出准确的告警分类和处置决策,为后续的事件升级或关闭提供记录。
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UEFI引导程序木马持久性分析
analyzing-uefi-bootkit-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
341
这是一个用于进行UEFI固件和启动流程完整性分析的综合框架。它详细介绍了检测SPI闪存中的固件植入物、审计UEFI变量(PK, KEK, DB)、检查ESP分区中的未经授权组件,并分析启动链异常。适用于调查高级持续性威胁(APT)和验证系统安全态势,以对抗Rootkit和引导木马。
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深度伪造语音检测与反欺诈系统
detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
353
该技能用于检测语音钓鱼(vishing)攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征,并利用机器学习模型进行分类判断,以确定录音的真实性。支持批量取证分析,生成信心评分和详细报告,是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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客户账单与订阅管理操作
customer-billing-ops
affaan-m/everything-claude-code
268
本技能指南为支持团队提供了一个完整的操作手册,用于处理复杂的客户账单和订阅流程。它帮助运营人员诊断账单异常、处理退款、分级费用,以及恢复客户门户。适用于调查账单差异、评估用户流失风险或确保订阅状态和营收准确性的场景。
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AWS探测器云威胁狩猎
performing-cloud-native-threat-hunting-with-aws-detective
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
本技能指导用户使用AWS探测器(AWS Detective)进行云原生威胁狩猎。它利用行为图、实体调查时间线和GuardDuty关联,自动分析AWS日志(如CloudTrail、VPC Flow Logs等)。可帮助安全分析师高效调查可疑IAM用户、检测横向移动,并将复杂的攻击链进行关联分析。
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证据驱动的深度研究工作流
research-ops
affaan-m/everything-claude-code
179
这是一个高级、结构化的研究流程,用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景,生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议,适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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GitHub 仓库深度研究
github-deep-research
bytedance/deer-flow
206
通过多轮 GitHub API 查询、发现式搜索与深度调查,为任意仓库产出包含摘要、时间轴、指标与 Mermaid 图表的结构化 Markdown 报告,适合高阶调研与竞品分析。
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并行根因分析协作调查
parallel-investigation
rohitg00/skillkit
476
这是一种为复杂系统故障、性能退化或集成错误设计的结构化调查方法。它能将一个大型问题分解为多个独立的调查线程(如数据库、应用代码、基础设施),并管理同步点,通过并行协作快速收敛到根本原因。特别适用于高风险的生产环境故障排除。
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